Transformer语言模型的序列计算蒸馏方法
针对Transformer语言模型在自回归生成中长上下文计算开销大的问题，研究人员提出了一种序列计算蒸馏方法。该方法观察到许多相邻Token片段具有高度可预测性或常作为稳定单元出现，因而具备可压缩性。研究设计了一个轻量级合并模块，可动态将输入的多个Token片段替换为单个折叠表征，利用该替代嵌入捕捉原多Token序列的功能角色，从而减少序列计算开销并提升处理效率。
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基于Transformer的OpenXR实时手势识别系统
该研究针对人机交互、虚拟现实及机器人等应用场景，提出了一种基于Transformer架构的实时手势识别系统。研究团队利用Unity中通过OpenXR标准捕获的手部追踪数据，结合手部关节位置与手腕旋转角度信息进行模型训练。依托Transformer出色的序列建模能力，该系统能够有效捕捉短手势中的时序依赖关系，从而实现高精度的实时手势识别与交互。